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招标建设新建筑 Privesh Bhawan - ...
NIT 第 138 页，序列号 25 - 平板门：Kit Ply 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 139 页，序列号 45 - 预层压刨花板：Action Tesa 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 139 页，序列号 46 和 49 - 不锈钢配件/硬件：Hardwyn 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 140 页，序列号 56 - 铝门/窗配件：Classic 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 140 页，序列号 62 - 伸缩缝：MNR 工程、YR 工程。连接接头 应保留按照 NIT 文件的规定。NIT 第 140 页，序列号第 66 页 - 镜子：- Saint Gobain 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 68 页 - 金属天花板：- Hilux 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 69 页 - AAC 砌块：- Magicrete、Shree、Ultratech 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 70 页 - AAC 粘合剂：- Magicrete、Shree、Ultratech 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 140 页，主题号 第 72 页 -IIPVC 窗户：- Plastone、NCL Weka、Encraft、Lesso 应保留根据 NIT 文件，NIT 第 140 页，主题号 第 77 页 - 防火门：- Pacific 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，主题号第 94 号 - FRP/GRC：- Dalal 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，序列号 96 - MR 板：- Action Tesa 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，SI。第 97 号 - 天花板系统：- HI-Life 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 141 页，序列号 111 - 玻璃隔断：- Art N Glass 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 l42 页，序列号 112 - 浴室瓷器：- Hindware、Parryrware、Cera 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 142 页，序列号 127 - 复合地板：- Action Tesa 应保留根据 NIT 文件。NIT 第 143 页，序列号。编号 143 - C&D 物品：- 11 号 应按照 NIT 文件保留。NIT 第 143 页，编号 157 - 家具：- Durian、Delite、Royal 应按照 NIT 文件保留。2 TMT 钢筋物品用于抗冲击钢，但无法直接从 SAIL 和 TAIA 等公司获得。即使预付 100%，也需要大约 45 天才能交货。它仅在沿海地区供应。应将其更改为 Fe500 的普通物品。有时，德里地区提供的 CRS 质量非常差，制造于一年多前，已经腐蚀。
![无限能量系统副作用消费者取得了快速的积极结果）副作用，成分[19Spx]](/simg/2/24ac954cd924145e78f89ad65bac7b5d7c2a31bc.webp)
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Stróżyk，M.，Muddasar，M.，Conroy，T。等（2024）。减少环境影响
摘要碳纤维（CF）的复合材料的使用越来越重要，因为它们在航空航天，汽车，建筑，体育和休闲等高端分节中的应用都越来越重要。但是，他们目前的高生产成本，高碳足迹和降低的生产能力将其用于高性能和奢侈品应用程序。CF生产总成本的大约50％是由于聚丙烯硝基烯（PAN）前体纤维（PF）的热转化为CF，因为它涉及在大型炉中使用高能量消耗和低加热效率。研究了这种情况，本研究建议在本研究中使用微波炉（MW）加热将PF转换为CF。这是科学和技术上具有挑战性的，因为PF没有吸收微波能量。虽然MW血浆已用于碳化纤维，但血浆的高温才能实现碳化，而不是纤维的MW吸收。因此，这项研究首次表明了如何通过使用新型微波（MW）启发器纳米纳米化方法在几秒钟内达到碳化温度> 1000°C，该方法是通过通过多沃尔碳纳米纤维（MWCNTS）在pf表面上开发的。值得注意的是，这些CF可以在廉价的家用微波炉中产生，并且具有与常规加热产生的CF相当的机械性能。此外，这项研究还提供了生命周期和环境影响分析，该分析表明，MW加热将基于木质素的CF产生的能源需求和环境影响分别降低了66.8％和69.5％。
ClearPath启动保守气候领导力计划
ABOUT CLEARPATH ClearPath's mission is to develop and advance policies that accelerate innovations to reduce and remove global energy emissions.为了促进该任务，我们开发了有关清洁能源和工业创新的尖端政策解决方案。An entrepreneurial, strategic nonprofit, ClearPath (501(c)(3)) collaborates with public and private sector stakeholders on innovations in nuclear energy, carbon capture, hydropower, natural gas, geothermal, energy storage, and heavy industry to enable private-sector deployment of critical technologies.在clearpath.org上了解更多信息。在Twitter上关注我们：@clearpathaction
VIT-COMER：具有卷积多尺度特征相互作用的视觉变压器，用于密集预测
尽管Vision Transformer（VIT）在计算机视觉方面取得了显着的成功，但由于缺乏内部绘制互动和特征量表的多样性有限，它在密集的预测任务中表现不佳。大多数现有的研究致力于设计视觉特定的变压器来解决上述问题，从而涉及额外的培训前成本。因此，我们提出了一种普通的，无培训的且具有特征增强的vit背骨，并具有指定性的特征性动作，称为Vit-Comer，可促进CNN和Transformer之间的双向相互作用。与现状相比，VIT-COMER具有以下优点：（1）我们将空间金字塔多触发性场卷积特征注入VIT体系结构，从而有效地减轻了VIT中局部信息相互作用和单场表述的有限问题。（2）我们提出了一个简单有效的CNN转换器双向交互模块，该模块在跨层次特征上执行多尺度融合，这对Han-dling密集的预测任务有益。（3）我们评估了在各种密集的预测任务，不同框架和多个高级预训练中VIT-COMER的能力。值得注意的是，我们的VIT-COMER-L在没有额外训练数据的情况下可可Val2017上的AP达到64.3％，而ADE20K Val上的MIOU为62.1％，这两种方法都与最先进的方法相当。我们希望VIT-COMER可以作为密集预测任务的新骨干，以促进未来的研究。该代码将在https：//github.com/traffic-x/vit-comer上发布。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
